Name: آموزش روش حل دامنه میان چارکی + محاسبه و شناسایی داده پرت (رایگان)
Uploaded: 2025-03-04T13:07:22.000000Z
Duration: 15 min 55 s
Description: آموزش روش حل دامنه میان چارکی + محاسبه و شناسایی داده پرت (رایگان)

اتوکد

فن بیان

وردپرس

power bi

زبان انگلیسی

اکسل

هوش مصنوعی

icdl

جادی

فتوشاپ

طراحی سایت

حسابداری

پایتون

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

آموزش روش حل دامنه میان چارکی + محاسبه و شناسایی داده پرت (رایگان)

چکیده

تعریف دامنه میان چارکی و نحوه محاسبه آن

شناسایی داده پرت و حل مثال در اکسل

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

دامنه میان چارکی چیست؟

دامنه میان چارکی، یکی از معیارهای پراکندگی داده&zwnj;ها است که نشان می&zwnj;دهد داده&zwnj;ها در بخش میانی چگونه توزیع شده&zwnj;اند. این دامنه فاصله بین چارک اول و چارک سوم را اندازه&zwnj;گیری می&zwnj;کند. چارک&zwnj;ها نقاطی هستند که داده&zwnj;های مرتب&zwnj;شده را به چهار بخش مساوی تقسیم می&zwnj;کنند.

مراحل محاسبه دامنه میان چارکی

<ul>
	<li>مرتب&zwnj;سازی داده&zwnj;ها: ابتدا داده&zwnj;ها را از کوچک&zwnj;ترین مقدار تا بزرگ&zwnj;ترین مقدار مرتب می&zwnj;کنیم.</li>
	<li>محاسبه چارک اول (Q1): این مقدار نقطه&zwnj;ای است که ۲۵ درصد داده&zwnj;های ابتدایی را از بقیه جدا می&zwnj;کند.</li>
	<li>محاسبه چارک سوم (Q3): این مقدار نقطه&zwnj;ای است که ۷۵ درصد داده&zwnj;ها در پایین آن قرار می&zwnj;گیرند.</li>
	<li>محاسبه دامنه میان چارکی: اختلاف بین چارک سوم و چارک اول را به&zwnj;عنوان دامنه میان چارکی در نظر می&zwnj;گیریم.</li>
</ul>

اهمیت یادگیری دامنه میان چارکی و شناسایی داده پرت چیست؟

<ul>
	<li>بهبود کیفیت داده&zwnj;ها: داده&zwnj;های پرت می&zwnj;توانند باعث گمراهی در تحلیل شوند، بنابراین شناسایی و حذف آن&zwnj;ها موجب بهبود دقت تحلیل داده می&zwnj;شود.</li>
	<li>کاربرد در یادگیری ماشین: در مدل&zwnj;های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، وجود داده&zwnj;های پرت می&zwnj;تواند باعث کاهش دقت مدل&zwnj;ها شود. استفاده از دامنه میان چارکی به فیلتر کردن این داده&zwnj;ها کمک می&zwnj;کند.</li>
	<li>مقاوم بودن نسبت به داده&zwnj;های غیرعادی: در مقایسه با روش&zwnj;هایی که بر اساس میانگین و انحراف معیار کار می&zwnj;کنند، دامنه میان چارکی تأثیر کمتری از داده&zwnj;های پرت می&zwnj;گیرد و برای داده&zwnj;های نامتقارن مناسب&zwnj;تر است.</li>
	<li>استفاده در حوزه&zwnj;های مختلف: این روش در تحلیل داده&zwnj;های مالی، پزشکی، مهندسی و حتی در مدیریت کسب&zwnj;وکار برای تشخیص رفتارهای غیرعادی استفاده می&zwnj;شود.</li>
</ul>

به&zwnj;طور کلی، دامنه میان چارکی یکی از ابزارهای مفید برای درک بهتر توزیع داده&zwnj;ها و شناسایی نقاط غیرعادی در مجموعه داده&zwnj;ها است.

در این فرادرس چه چیزی یاد می&zwnj;گیریم؟

در این آموزش، مفهوم دامنه میان چارکی را یاد می&zwnj;گیریم و نحوه محاسبه آن را بررسی می&zwnj;کنیم. سپس با روش شناسایی داده&zwnj;های پرت آشنا شده و حل مثال&zwnj;های عملی در اکسل را تمرین می&zwnj;کنیم.

آموزش روش حل دامنه میان چارکی + محاسبه و شناسایی داده پرت (رایگان) | فرادرس